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Codex CLI 및 확장: OpenAI API 설정

LLMsRelay로 OpenAI Codex CLI와 VS Code용 Codex 확장에서 OpenAI API를 사용하세요. 1분이면 끝나는 Responses API 설정.

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LLMsRelay는 독립적으로 운영되는 API 게이트웨이이며 Anthropic, PBC와 제휴하거나 보증받지 않습니다. 제품 및 모델 이름은 호환성을 설명하기 위해서만 사용됩니다.

Base URL: https://api.llmsrelay.com/v1. 엔드포인트: POST /v1/responses. 키: sk-cs4-* (Codex 그룹). 모델: gpt-5.5, gpt-5.4.

개요

OpenAI의 Codex CLI와 VS Code용 Codex 확장은 Responses API(/v1/responses)로 프로바이더와 통신합니다. LLMsRelay Codex가 이 엔드포인트를 제공하므로, 보유 크레딧과 Codex 그룹 키로 OpenAI API를 구동할 수 있습니다.

/v1/chat/completions 기반의 OpenAI 호환 채팅 클라이언트(Cline, Roo, Continue)를 쓰시나요? OpenAI 호환 IDE 가이드를 보세요.

1단계 — Codex 그룹 키 생성

대시보드 → API 키 에서sk-cs4-… 키를 만들고Codex 그룹을 선택하세요. 한 번만 표시되므로 즉시 복사하세요.

2단계 — Codex 그룹 확인

키 그룹이 Codex인지 확인하세요. OpenAI API로 요청을 라우팅합니다. Claude를 동시에 사용하려면 Basic 또는 Pro 그룹 키를 별도로 만드세요. 계정 잔액은 공유됩니다.

Codex 그룹은 OpenAI API 전용

Codex 그룹 키는 OpenAI 엔드포인트로 gpt-5.5 / gpt-5.4 를 제공합니다. 이 등급에서는 /v1/messages 를 사용하지 않습니다.

3단계 — Codex CLI 설정

Codex CLI는 ~/.codex/config.toml 을 읽습니다. Responses API를 사용하는 프로바이더를 추가하세요:

~/.codex/config.tomltoml
model = "gpt-5.5"
model_provider = "llmsrelay"

[model_providers.llmsrelay]
name = "LLMsRelay Codex"
base_url = "https://api.llmsrelay.com/v1"
env_key = "LLMSRELAY_API_KEY"
wire_api = "responses"
shellbash
export LLMSRELAY_API_KEY="sk-cs4-당신의-키"
codex
wire_api = "responses" 로 Codex CLI가 /v1/responses 를 호출하며, 스트리밍은 바로 동작합니다.

4단계 — VS Code용 Codex 확장

확장은 동일한 ~/.codex/config.toml 을 사용합니다. 프로바이더를 설정하고 LLMSRELAY_API_KEY 를 export한 뒤, 확장의 모델 선택기에서 gpt-5.5 를 선택하세요.

5단계 — 테스트

Responses API 테스트bash
curl https://api.llmsrelay.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-cs4-당신의-키" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "세 단어로 인사해줘."
  }'

정상 응답이 오면 키, 등급, 엔드포인트가 모두 준비된 것입니다. 모델 오류가 나면 GET /v1/models 로 모델 id를 확인하세요.

시작할 준비가 되셨나요?

2분 만에 Claude 전체 모델 API에 연결하세요.

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